化工企业生产大数据分析系统

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痛点问题

化工生产特点：流程长工艺复杂、设备种类多、多专业协同

行业面临的痛点问题有：传统生产管理信息化系统主要是简单阈值告警方式，设备早期风险识别困难，设备维护复杂；影响生产整体效益因素多，优化工作复杂，必须技术专家指导操作，且容错率低。

行业需求：对早期风险识别和生产实时优化有迫切需求。

解决方案

基于化工企业现有信息化数据采集系统，构建企业专属分析监控平台，形成以大数据人工智能、寻优工具技术为基础，针对早期风险识别和生产智能实时优化需求，构建3D模型、数字孪生综合展示，提供生产安全、风险预警、实时操作优化方案，大幅提高生产管理工作效率、及时化解风险、降低企业整体生产成本。

应用成效

该解决方案在技术专家经验辅助下，可以快速构建生产安全、风险预警、实时操作优化方案，专家经验在数学模型设计、机器学习过程中提供优化方向、划定安全边界、提升优化决策算法稳定性。通过专家知识和人工智能技术结合，可以极大地提高工厂数据的使用能力，提升管理效能、降低生产综合成本。

在国内多个大型化工企业、油气处理企业，建设企业私有分析监控平台，利用人工智能、大数据、数字孪生技术，建设符合工厂实际的“智能工厂大脑”，为企业提供：检修提前预知、安全风险识别、生产趋势预测、基于效益最大化原则的实时操作参数优化等新型管理能力。

已经取得工程经验包括：智能仪表监控、智能调节阀监控、压缩机动态监控、机泵动态监控、换热器内漏动态监控、设备堵塞智能监控、反应装置催化剂性能智能监控、溶液发泡倾向预测、药剂加注量动态优化、工厂整体能耗优化、原油切割方案动态优化、锅炉能耗异常监控等。

注：①原料监控面板：面板显示重要原料组分当前占比及未来趋势预测曲线；②催化剂监控面板：催化剂用量及催化剂活性软测量曲线；③全厂能耗监控面板：当前工厂整体能耗占比；④实验室分析查看面板：实验室化验结果与预测偏离度（面积大小表示偏离度，坐标轴位置高低表示实验室化验绝对值）；⑤优化决策查看面板：展示原材料、药剂、能源价格，基于当前各类价格和工艺条件，计算出核心操作节点的最优解方案，以及调整后的优化对比结果图，优化后能耗占比图等；⑥操作建议查看面板：该面板直接给出重要操作节点的当前运行值和优化后建议值。

推广价值

通过专家知识和人工智能技术结合，对于化工企业生产过程复杂的场景，可以避开繁冗的场景细节，轻松克服设计与施工不一致问题，因此建模成本相对较低。与传统经验模型相比，该方案利用研究对象的历史数据，获取适用于研究对象的工程“经验”，具有极强的针对性，因此预测精度相对更高。可广泛推广到各类复杂生产过程的化工企业中，形成智慧工厂体系。

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